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Matlab實現作物病蟲害預測

  農作物的主要病蟲害常年對農作物造成嚴重危害，給農業經濟造成嚴重損失。 根據病蟲害的發生發展情況，以及農作物的物理氣候預報等資料，進行綜合分析，估計其未來的發生期、發生量和危害程度，預測病蟲害的未來發展。 這項工作稱為作物病蟲害情況的預測。

  蟲情預報是病蟲害綜合防治的必要前提。 只有及時準確地預測病蟲害的發生，才能正確制定綜合防治計劃，及時采取必要措施，以經濟有效的方式減少病蟲害數量，確保作物高產穩產。

  昆蟲情況預測分類

  1、按預報內容劃分，蟲情預報可分為發生期預報、發生預報、遷徙性病蟲害預報、災情預報、運行預估 .

  2、按預測時間長短劃分，可分為短期預測、中期預測和長期預測。

  基于神經網絡的昆蟲態勢預測原理

  眾所周知，害蟲的發生與自然因素有著密切的關系，同時也受溫度、日照、降雨等因素的影響。 影響害蟲發生的各種因素之間存在復雜的相互作用。 由于其自身的不足，傳統方法難以建立準確、完美的預測。  BP神經網絡具有預測非線性復雜系統的良好特性，能夠有效地描述其自身的不確定性和多輸入等復雜非線性特性。

  從影響害蟲發生的氣候因素來看，害蟲的發生主要受以下三個因素的制約。

  溫度昆蟲是溫度變化的動物，它們的體溫基本上隨外界溫度而變化。 外界溫度的變化直接影響昆蟲的代謝率，直接影響昆蟲的生長、繁殖、生存等生命活動。

  濕度和降雨 濕度和降雨直接影響昆蟲的生長和生存。

  光對于昆蟲來說，光不是一種生存條件，但外界的光因素與昆蟲的嗜性、活動行為和生活方式有直接或間接的關系。